Información del curso

Aprende a convertir documentos en un grafo de conocimiento con un LLM: cómo se extraen entidades y relaciones, la diferencia entre esquema libre y esquema guiado, el grafo léxico de documentos y trozos, y la aplicación abierta LLM Graph Builder de Neo4j Labs conectada a tu propia Neo4j Aura Free y a tu propia clave de LLM. Revisarás y limpiarás el grafo con Cypher, le harás preguntas con los distintos modos de chat, lo enlazarás con los datos abiertos del BOE y lo exportarás. Cada tema tiene teoría, práctica real paso a paso y cuestionario, y terminas con un grafo documentado de cinco disposiciones del BOE elegidas por ti. Neo4j es una marca de Neo4j, Inc.; este curso es formación independiente, no oficial.

Duración estimada: 10 horas. Nivel: intermedio. Requisitos: Windows 10 u 11 con PowerShell, Python 3.12, Docker Desktop, una cuenta propia de Neo4j Aura con una instancia Free y una clave propia de Anthropic u OpenAI guardada en variable de entorno o en un fichero .env que no se sube a ningún repositorio (el uso del modelo se paga según la tarifa vigente del proveedor); se recomienda haber hecho G1-G4, aunque no es obligatorio. Diploma acreditativo incluido al aprobar el examen final.

8 temas · 16 lecciones · 40 preguntas de práctica · examen final

Temario

1. Grafos de conocimiento: qué son y para qué sirven — Nodos, relaciones y propiedades, cuándo compensa un grafo construido con un LLM y tu base Aura Free lista para trabajar desde Python.
   • Qué es un grafo de conocimiento
   • Beneficios, retos y casos de uso
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
2. Del texto al grafo con un LLM — Cómo extrae un LLM entidades y relaciones, por qué conviene guiarle con un esquema y qué es el grafo léxico de documentos y trozos.
   • Cómo extrae un LLM entidades y relaciones
   • Esquema guiado, esquema libre y grafo léxico
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
3. LLM Graph Builder: qué es y cómo ponerlo en marcha — La aplicación abierta de Neo4j Labs, sus requisitos, la demo pública y la ejecución local con Docker Desktop y tu propia clave.
   • La aplicación LLM Graph Builder
   • Ejecutarla en local con tu propia clave
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
4. Tu primer grafo: fuentes, generación y exploración — Qué fuentes admite la aplicación, cómo se genera el grafo de una disposición del BOE y cómo inspeccionarlo con la vista previa y con Cypher.
   • Fuentes admitidas y primera generación
   • Explorar el grafo generado
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
5. El esquema guiado: controlar lo que se extrae — Cómo definir etiquetas y patrones en Graph Settings, añadir instrucciones de extracción y medir la mejora frente al esquema libre.
   • Definir el esquema del BOE en la aplicación
   • Comparar esquema libre y guiado
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
6. Revisar y limpiar el grafo resultante — Nodos desconectados, duplicados y tareas de postprocesado en la aplicación, y una segunda pasada con Cypher, restricciones y validación frente a la fuente.
   • Las herramientas de limpieza de la aplicación
   • Limpiar con Cypher y validar frente a la fuente
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
7. Preguntar al grafo — Los modos de chat de la aplicación, cómo comprobar sus fuentes y cuándo es mejor una consulta Cypher propia combinada con datos estructurados del BOE.
   • Chatear con el grafo: los modos de búsqueda
   • Consultas propias desde Python y datos estructurados
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
8. Exportar y proyecto final: el grafo de cinco disposiciones — Exportar el grafo y las conversaciones, retirar recursos y construir de principio a fin un grafo documentado de cinco disposiciones del BOE.
   • Exportar el grafo y la conversación
   • Proyecto final: grafo de cinco disposiciones del BOE
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)

Cómo se aprueba y qué obtienes

• Cada lección: teoría, práctica paso a paso (en vídeo cuando esté publicado) y comprobación.
• Cuestionario por tema y examen final: se aprueba con un 7 sobre 10 y puedes repetirlo.
• Insignia verificable al completar el curso, para compartir en LinkedIn.
• Diploma acreditativo en PDF con código de verificación: incluido en el curso. No es una titulación oficial.

🔒 Curso de pago: 48,99 € (diploma acreditativo incluido). Comprar este curso · o toda la academia por 149 €/año. El acceso se abre solo en cuanto se confirma el pago.